图片分割matlab代码-MNet_DeepCDR:TMI2018代码“基于多标签深度网络和极坐标变换的联合光盘和杯分割”

图片分割matlab代码mnet_deep_cdr TMI 2018的代码“基于多标签深度网络和极坐标变换的联合光盘和杯分割” 项目首页： 安装依赖项 pip install -r requirements.txt 安装套件 pip install . OpenCV将需要单独安装。 该代码基于： TensorFlow 1.14（使用Keras）+ Matlab 深度输出是没有椭圆拟合的原始分割结果。 Matlab代码是椭圆拟合和CDR计算（通过使用PDollar工具箱：）。 您可以运行“ Step_3_MNet_test.py”直接测试任何新图像。 我们还在“ REFUGE_result”折叠中提供了验证和测试结果。 注意：由于在SciPy 1.3.0中已删除SciPy 1.0.0中的“ scipy.misc.imresize”，因此原始训练模型“ Model_MNet_REFUGE.h5”不适用。 基于“ Model_MNet_REFUGE.h5”的结果与论文的结果不同。 正在更新模型...如果您想从眼底图像中分割椎间盘/杯，可以考虑使用我们的最新方法：CE-Net和AG-Net，它